点群×測量の現場革命｜スピード・精度・省人化を同時に実現する方法

建設・土木の測量現場では、いま「点群データ」を活用した新たな測量手法が注目を集めています。従来はトータルステーション（TS）やレベルを使った二人一組の測量が主流でしたが、近年は国土交通省のi-Construction推進もあり、ドローンやモバイル端末による3Dスキャン技術の活用が大きなトレンドとなっています。レーザースキャナーや写真測量で得られる高密度な3次元点群データを用いることで、測量のスピードと精度を飛躍的に向上させ、かつ省人化（少人数作業）を同時に実現できる可能性が広がっています。

本記事では、点群とは何か、その測量分野で注目される理由や従来手法との違いをわかりやすく解説します。さらに、点群測量が現場にもたらす「スピード」「精度」「省人化」の3つの革命的メリットを具体的に紹介し、出来形管理、土量計算、現況調査といった活用シーンを取り上げます。後半では、スマホ測量（LRTKなど）による手軽な3D点群計測の実践例や、導入にあたっての注意点・費用対効果・社内展開のヒントも紹介します。点群技術による建設DXの最新動向を知り、測量業務の効率化と革新の参考にしていただければ幸いです。

点群とは何か？測量分野で注目される理由

点群データ（point cloud）とは、その名の通り無数の点の集まりによって構成される3次元データです。各点にはXYZの座標値のほか、色彩や反射強度などの情報を付加することもでき、点の密度が高く位置情報が正確であれば、写真に近い精度で対象物を3Dモデル化できるのが特徴です。点群データは、地上型や搭載型のレーザースキャナー（LiDAR）やドローンを用いた写真測量（フォトグラメトリ）などによって取得できます。このように大量の点を空間的に取得できるため、従来は測りにくかった複雑な地形や大規模構造物も非接触で容易に3D計測・記録できる点が優れています。また、近年の国や業界の推進もあり、点群技術は測量のデジタル変革（DX）を担う存在として大きな注目を集めています。人手不足や安全性向上へのニーズが高まる中、点群の導入によって少人数・短時間で現場を詳細に把握できる意義はますます大きくなっています。

従来の測量手法と点群測量の違い

従来主流のトータルステーション（TS）は1点ずつターゲット（プリズム）を狙って距離・角度を測定する機器で、非常に高精度ながら一度に取得できるのは選択した点のみです。一方でレーザースキャナーや写真測量による点群測量では、視界に入る範囲の面をまとめて短時間で計測できるため、TSが「点」で測るのに対し点群測量は「面」を丸ごと捉えるイメージになります。例えば、数ヘクタール規模の造成地での地形測量ではTSで約3日かかる作業が、地上型レーザースキャナーなら約2日、UAV（ドローン）写真測量なら半日程度で完了したとの報告があります。このように取得効率に大きな差があり、加えてTSは通常2人1組での作業が必要なのに対し、レーザースキャンやドローン測量は1人でも実施できるため、省力化の面でも優位です。

精度面で見ると、TSは1点ごとの測定精度がミリ単位と非常に高いのに対し、点群測量も近年の機器性能向上や解析技術の進歩により数センチ～数ミリ程度の精度を達成するケースが増えてきました。もっとも、点群データの絶対精度を保証するには基準点による較正や後処理が不可欠であり、TSで取得した基準点に基づいて点群に座標を与えるハイブリッド測量が一般的です。それぞれの手法には弱点もあり、レーザースキャナーでは黒色や光沢のある物体、ガラス面などは反射が弱く点が欠落しやすいほか、機器から見えない死角の裏側は取得できません。一方TSは人力で測点を増やす必要があるため短時間に得られる点の数に限りがあり、複雑形状の全体把握に時間を要するという課題があります。目的に応じて両者を適切に使い分け、必要に応じて補完し合うことが重要です。

点群測量がもたらす3つの現場変革：「スピード」「精度」「省人化」

では、点群技術の導入によって具体的にどのようなメリットが得られるのでしょうか。大きく分けて「スピード」「精度」「省人化」の3つの観点で現場が変革されます。

• 測量スピードの飛躍的向上: 大量のデータを一度に取得できる点群測量では、現地測量に要する時間が大幅に短縮されます。実際、レーザースキャナー搭載ドローンでの測量では従来手法の6分の1の時間で広範囲のデータ取得が完了し、全体の作業時間も半分以下に短縮したという比較実験結果があります。一度のスキャンで現場をほぼ網羅的に記録できるため、撮りこぼしによる再測量も減り、測量工程全体の効率化につながります。

• 測定データの精度・網羅性向上: 点群測量により取得できるデータ量は桁違いに多く、現場を隅々まで記録できるため測量結果の網羅性が向上します。例えば、完成形の点群データを設計モデルと重ね合わせてカラーマップ表示すれば、一目で高低差や厚みの過不足を把握でき、人手では測定が難しい曲面全体の出来形評価も容易です。また、最新の3Dレーザースキャナーやフォトグラムメトリ技術では、適切な基準点校正のもとで数センチ～数ミリの精度を達成する事例も増えています。広範囲を高精度に取得した点群から断面図や数値地形モデルを作成すれば、設計や施工計画への活用、出来形検証の信頼性も一段と高まります。

• 省人化・安全性の向上: 点群技術は省人化にも直結します。1回の計測で大量の情報が得られるため測量班の人員を削減でき、一人でも現場の測量・出来形確認を完結可能です。熟練オペレーターが不足していても、操作が簡便な3Dスキャンを活用すれば少人数で現場をカバーでき、人手不足対策としても有効でしょう。さらに、遠隔計測が可能な点群技術は安全性向上にも寄与します。人が立ち入りにくい急斜面やトンネル内の計測をロボット・ドローンで行えば、作業員が危険箇所に入らずに必要なデータを取得できます。

点群測量の主な活用シーン

• 出来形管理（出来形測定）: 出来形管理とは、完成した構造物や造成地形が設計通りの寸法・形状になっているかを検証する工程です。従来は代表地点を測って図面寸法と照合する方法が一般的でしたが、点群を用いれば完成物を全面的にスキャンして設計3Dデータと隙間なく比較できます。例えば道路やダム堤体の出来形をチェックする際、完成形点群と設計モデルとの差を色分け表示すれば、高低の過不足を一目で把握でき、曲面構造物でも全体の出来形評価が可能です。点群処理ソフト上で自動的に断面図を作成したり、許容誤差を超える箇所を検出したりできるため、検査作業が効率化し信頼性も向上します。

• 土量計算・出来高管理: 土工事に伴う出来高（土量）管理でも点群は威力を発揮します。例えば切土・盛土工事では、施工前後の地形点群データを比較することで、従来は平均断面法など手計算していた土量を自動で精度良く算出できます。点群同士の差分解析により盛土・切土量を求められるため、出来高図の作成も迅速で、数量管理の効率化と信頼性向上につながります。また、残土や資材の山（土砂マウンド）の体積計測にも3Dスキャンが活用されており、現場で盛土をスキャンするだけで即座に体積が算出できるツールも登場しています。

• 現況調査・地形測量: 工事着手前の現況地形測量や既存インフラの調査でも点群活用が進んでいます。従来は地形図や現地測量で断面を作成し設計に反映していましたが、ドローンや地上レーザで現況を3Dスキャンすれば、詳細な点群地形モデルを取得して計画・設計段階から活用できます。点群データ上で新たな構造物を配置して設計変更の影響を素早く評価することも可能になり、変更箇所を再測量して図面を起こし直す手間が大幅に削減されます。都市計画や災害調査の分野でも、取得した点群をもとにハザードマップの作成や被災状況の把握などに役立てられており、建物や地形のデジタルアーカイブとしても活用が広がっています。

このように、点群測量は施工の事前・中間・事後のあらゆる局面で活用可能であり、さまざまな現場業務の効率化に寄与します。例えば、工事の進捗管理では毎週の点群スキャンを重ねていくことで、どの部分が完了しどこが未着手かを一目で把握できます。客観的な3D記録によって現場の出来高を可視化・共有できるため、施工計画の見直しや工程管理にも有用です。さらに、安全管理や維持管理の面でも、点群データを用いた変状監視（ひび割れ検出や沈下量計測など）や既存構造物のデジタル記録が進みつつあり、現場DXの取り組みとして注目されています。

スマホ測量で現場革命：LRTKによる手軽な3D点群計測

 *写真A. iPhoneに装着する小型のLRTKデバイスの例。スマートフォンのLiDARセンサーとRTK-GNSS受信機を組み合わせることで、一人でも手軽に高精度な点群測量が可能になる。*

近年では、スマートフォンを用いた3Dスキャン測量（スマホ測量）も注目されています。iPhoneやiPadの上位モデルにはLiDAR（光検出・測距）センサーが搭載されており、専用アプリを使えば周囲の環境を短時間で点群データ化することができます。さらに、高精度なRTK-GNSSモジュールを組み合わせることで、取得した点群にグローバル座標（緯度経度・高さ）を付与し、測量図と同等の精度で現況を記録することも可能です。例えば、iPhoneに外付けのRTK-GNSS受信機を装着したLRTK Phoneシステムでは、現場でスマホをかざすだけで高精度な点群を取得し、その場で任意の2点間の距離や高低差を即座に計測できます。取得データはクラウド上に自動アップロードされ、即座に共有・解析できるため、測量図や設計データとの照合もその場で行えます。クラウド上で点群から自動的に断面図を作成したり、距離・面積・体積を測定するといった機能もあり、現場ですぐに必要な成果を得ることができます。従来は重機材と専門技術者が必要だった3D測量がスマホ一台（＋小型デバイス）で完結し、現場の生産性が劇的に向上します。

スマホ測量は、専門の3Dレーザースキャナーを導入するよりも低コストで手軽に始められる点も魅力です。たとえば既存のスマートフォンに後付け機器を装着するLRTK方式であれば、初期投資を抑えつつセンチメートル級の測位が可能になります。測位精度や有効範囲では専用機材に一歩譲るものの、現場の迅速な把握や日常的な出来形チェックには十分実用的であり、従来法では見落としていた細かなニーズにも応える柔軟なツールと言えるでしょう。現場担当者がスマホで気軽に3Dスキャンを行えるようになれば、点群活用の裾野はさらに広がっていくと期待されます。

点群技術導入の注意点と社内展開のヒント

新たに点群技術を導入する際には、いくつか留意すべきポイントがあります。まず、計測精度の管理です。点群の取得時には必ず既知の基準点で校正（ジオリファレンス）を行い、求められる精度を満たしているか検証しましょう。特に公共測量や設計への適用では、TSで測った基準点と合致させる処理が不可欠です。基準点さえ押さえておけば、GNSSが届かない屋内や山間部でも高精度な点群計測が可能となり、TSと3Dスキャンを組み合わせたハイブリッド測量で弱点を補うことができます。

次に、データ処理と管理の体制も整備しましょう。取得された点群データは生の状態では数百万～数億点規模になるため、このままでは扱いづらい場合があります。不要点の除去や複数スキャンの位置合わせ（レジストレーション）、ノイズ除去・穴埋め、点密度の調整といった点群処理が必要となり、専用ソフトウェアの習熟や高性能PC・クラウド環境も求められます。データ量が膨大になることも多いため、社内での保管・共有方法（クラウドサービスの活用など）についても事前に検討しておくと安心です。また、レーザースキャナーでは取得しづらい素材（ガラス面や水面、暗色の物体など）がある点も理解しておきましょう。そうした箇所は写真測量や直接計測で補完する、逆に一点だけ正確に測りたい場所はTSで測定する、といった使い分けによって精度と効率のバランスを取ることが重要です。

費用対効果の検証も欠かせません。高性能な3DレーザースキャナーやUAV測量機材は初期導入コストが大きいものの、短時間で広範囲の測量ができるため、人件費や日数の削減によるメリットが期待できます。一方で、小規模な現場が中心であればスマホ＋簡易デバイスなど低コストな手段から試してみるのも良いでしょう。自社の案件規模や頻度に応じて無理のない範囲から段階的に点群計測を導入し、効果を見極めながら設備投資を判断すると、失敗なく技術を根付かせることができます。

社内展開のヒントとしては、最初はパイロット案件で小規模に導入し、現場スタッフに点群活用の効果を実感してもらうことが挙げられます。試験導入で得られた成果（例：従来比○%の工期短縮、出来形チェック精度の向上など）を社内で共有し、現場からのフィードバックとデータをもとに経営層の理解を得ることで、本格導入がスムーズになるでしょう。また、若手社員などデジタル機器に習熟した人材を中心に操作研修を行い、社内にノウハウを蓄積することも大切です。国土交通省もICT施工やi-Constructionの一環で3次元測量の普及を推進しており、今後この流れは加速すると見込まれます。自社の競争力強化のためにも、早めに現場DXに着手し、点群技術を使いこなせる人材と経験を育んでおくとよいでしょう。

まとめ

点群技術は測量のスピード・精度・省人化を同時に高いレベルで実現し、現場の生産性と安全性を大きく向上させる測量革命と言えます。従来はトレードオフになりがちだった作業効率と精度確保を両立できるため、限られた人員でも効率的かつ安心して現場を管理できるようになります。とはいえ、いきなり高価なレーザースキャナーを導入するのはハードルが高いかもしれません。そんな場合でも、スマートフォンを活用したLRTK Phoneのようなソリューションを使えば、比較的安価で手軽に小規模から点群測量を始めることができます。LRTKはiPhoneと小型GNSS受信機でcm級測位と3Dスキャンを実現するシステムで、クラウド連携によるデータ管理まで含めて現場DXを強力に支援します。詳細は公式サイトもぜひご覧ください。

点群×測量という新技術を味方につけて、スピード・精度・省人化を両立したスマートな現場運営を実現しましょう。最新テクノロジーの活用が、建設業における生産性向上と働き方改革の大きな原動力となるはずです。